Peak Highlights
Находим 'X' самых популярных роликов YouTube по вашим 'Y' тегам
Последовательность шагов работы сервиса ViViral:
  1. Вы задаете любое кол-во тегов, хоть "психология отношений" или "крипта", хоть "как закатывать огурцы" или "что такое AI". На любом языке
  2. Мы находим любое кол-во видео (хоть 100500 шт.)
  3. Ранжируем их по популярности (просмотры, лайки, комменты)
  4. Даем вам наглядную инфографику с пояснениями (см. графики ниже и текст в правой колонке)
  5. Вы выбираете нужное вам кол-во видео для последующих шагов. Для этого вам необходимо нажать по синей кнопке внизу и, "тыкая" в точки на экране, выбрать нужное кол-во заинтересовавших вас видео. После этого вам необходимо сообщить нам их 'Viviral Video ID'
  6. Далее мы:
    1. Проанализируем каждое видео и выявим наиболее интересные моменты
    2. Сделаем полную транскрипцию видео и отдельно каждого наиболее интересного момента
    3. Для каждого такого момента сделаем на основе его транскрипции уникальный текст для ваших соцсетей, используя API нескольких LLM (больших языковых моделей)
    4. Дамдим подборку top-50 самых цитируемых комментариев - по сути, это те комментарии, которые вызвали наибольший резонанс у зрителей
    5. Отдельно дадим подборку top-50 комментариев, которые набрали больше всего лайков. Эти две подборки можно использовать как для генерации контента для ваших соцсетей, так и для анализа интересов/ запросов вашей аудитории
    6. Дополнительно вы можете заказать необходимое кол-во SHORTs на основе выбранных вами видео в шаге #5
Полезные пояснения к инфографике по подборке 'X' самых популярных роликов YouTube по вашим 'Y' тегам:
  1. Разные теги имеют разные порядки просмотров - это самый наглядный показатель популярности той или иной темы. Вам стоит писать/ снимать контент в первую очередь про самые популярные. В тоже время избегайте общих тегов типа «психология», ищите ниши, в которых интерес выше, и там YouTube-ролики с высоким рейтингом будут затрагивать наиболее точечные, но очень популярные вопросы и темы
  2. YouTube-ролики с меньшим кол-вом просмотров, но большим кол-вом лайков (по одному тегу) - предпочтительнее, т.к. бОльшее кол-во просмотров может говорить о том, что ролик "крутили"
  3. А еще перспективнее - изучать и брать за основу YouTube-ролики с небольшим кол-вом просмотров и лайков, но большим %% комментов. Чем уже тематика (тег) и больше %% комментов - тем острее тема ролика и/ или провокационность ее подачи/ герой который озвучивает ее
  4. Помимо базовых метрик популярности YouTube-роликов, сервис ViViral может предоставлять аналитику на основе "производных" метрик, таких как: "Кол-во просмотров поделенное на кол-во дней с даты публикации ролика" ('views/ lifetime') - такая метрика способна показать ТРЕНДЫ = те ролики, которые отражают текущие тренды (от простых мемов до трендов в моде и культуре), и благодаря чему "взлетают словно ракета". Именно такие ролики можно использовать для создания ХАЙП-контента, который супер-активно вирусится! Важно учитывать, что данная метрика может "ловить" в том числе и те ролики, которые "взлетают" благодаря платному продвижению. Но, как правило, даже платная реклама не может обеспечить высокий уровень виральности, а попадание в тренд - может. Берите на заметку. Также "взлет" ролика до некоторой степени обуславливается наличием узнаваемого образа или героя в нем. Но и это вы можете учитывать к своей пользе, создавая текстовый/ видеко контент на основе top-роликов, т.к. информация о том, какие образы/ герои "заходят" вашей ЦА - крайне полезная информация для любого контент-мейкера.
  5. Аналогично описанной выше метрике 'views/ lifetime', есть метрики, которые показывают темп роста лайков и/или комментариев YouTube-ролика. В чем их польза? Представим, что выбранный вами ролик для генерации постов/ shorts для соцсетей обладает среднестатистическими (в выбранном теге) просмотрами и лайками, но вот темп набора комментов высокий, что это может означать? Как правило, такая информация говорит, что в комментариях ваша целевая аудитория затеяла "холивар", подняв острую тему. И началься срач в комментариях. А это значит только одно - бегите и смотрите в чем предмет жаркого спора. И берите на вооружение, чтобы провоцировать своих читателей/ зрителей к жаркой полемике на основе своего контента, используйте эту информацию для формулирования острых/ провокационных вопросов, вовлекающих вашу ЦА и потенциально расширяющих охваты
  6. Аналитику на основе таких производных метрик даем по запросу. Кроме этого, можем найти в комментариях тот самый "взрывоопасный комментарий", с чего все началось, и сгенерировать на его основе (и ответов на него) уникальный текст для постов
Peak Highlights
Список самых интересных эпизодов выбранного видео
Это наше НОУ-ХАУ:
При помощи своих алгоритмов и ML-моделей мы анализируем непосредственно само изображение + мы анализируем все комментарии = сопоставляем и так выявляем самые-самые интересные моменты для большинства зрителей, которые уже посмотрели данный YouTube-ролик



КЛЮЧЕВОЙ ТЕЗИС:
Самые интересные моменты нам нашли тысячи и миллионы зрителей конкретного YouTube-ролика. Мы лишь научились извлекать эту информацию из данных и превращать ее в деньги! И вас научим, и дадим готовые рецепты и тексты для постов и shorts!
Расскажем подробнее про то, как мы находим такие эпизоды:
  1. В первую очередь, мы анализируем "тепловую карту" интереса каждого YouTube-ролика, далее мы делаем семантический анализ самого текста ролика (транскрипции) и комментариев к нему. Если в видео нет речи, то мы используем только "тепловую карту" интереса и комментарии
  2. "Тепловая карта" - это мощный инструмент по определению по-настоящему привлекательных для зрителя эпизодов. Однако, много видео, где ее либо нет, либо ее данные нуждаются в дополнительном анализе для корректной интерпретации. Простой пример: крайне популярный ролик про Индию и в частности про ночную жизнь ее крупных городов. "Тепловая карта" фиксирует всплеск интереса на ряде эпизодов, где ведущий перечисляет названия злачных заведений, не показывая как они выглядят. В тоже время, большинство комментариев относятся к крайне шокирующим эпизодам с демонстрацией обрядов сожжения усопших на берегу Ганга, который, однако, имеют меньшие значения по "тепловой карте" в сравнении с эпизодами про заведения. В таком примере возникает вопрос, какие данные использовать для написания постов?
  3. Ответ будет зависеть от ваших целей. Если требуется сделать классический travel-контент на широкую ЦА, то опираться стоит на комментарии к YouTube-ролику. В случае, если вы стремитесь дать эксклюзивный нишевой контент - то посты целесообразно делать на основе данных "тепловой карты"
Peak Highlights
Текст постов на основе выбранного YouTube видео
Ниже в таблице исходный текст наиболее интересных эпизодов видео и посты для Tg (или другой соцсети) на его основе:
  1. Все тексты мы создаем на основе оригинальной транскрипции самых интересных эпизодов из самых интересных видео
  2. Для этого используем API сразу нескольких больших языковых моделей (LLM): Claude, Gemini, ChatGPT
  3. В работе по API используем разные тех-настройки и шаблоны prompt'ов. Сейчас мы используем 3 базовых типа prompt'ов:
    1. PROMPT Type #1 - Перефразирование: самый основной тип промпта, чтобы просто перефразировать исходный текст с целью повышения оригинальности. Либо есть под-тип такого промпта для суммаризации исходного текста. Цель - получить краткое содержание, его часто используют контент-мейкеры для суммаризации всей транскрипции исходного YouTube-ролика. Суммаризацию мы предоставляем по запросу
    2. PROMPT Type #2 - Формулирование вопросов: мы долго экспериментировали с различными языковыми моделями с целью получения устойчивого результата по генерации интересного/ вовлекающего текста на оснвое транскрипции исходного видео. К сожалению, результат каждый раз получается различный. Тому есть объективные причины, суть которых сводится к специфике работы больших языковых моделей. В итоге нами было принято решение на основе генерации множества текстов по разным тематикам, что наиболее предсказуемый вариант ответа для создания вовлекающего текста получается на основе вопросов, которые формулирует LLM по исходной транскрипции. В итоге наши промпты данного тиап #2 на выходе предоставляют несколько вопросов на основе исходной транскрипции, которые вы можете использовать на написания интересного и вовлекающего текста поста
    3. PROMPT Type #3 - Продающий: текста для продажи конкретного товара/ услуги. Данный промпт на выходе дает рекламный текст для продажи вашего товара или услуги. Для генерации постов на основе данного типа промптов нам будет необходимо кратко собрать с вас информацию: какой товар/ услугу вы продаете? кто ваша ЦА? какова специфика предоставления услуги? кто ваши конкуренты? какие ваши конкурентные преимущества? в чем ваше УТП (уникальное торговое предложение)?
Дополнительные пояснения к таблице с постами на основе транскрипции:
  1. Что означает желтая часть в тексте исходной транскрипции? "Желтым" выделен конкретный интересный эпизод YouTube-ролика, который определил наш алгоритм. Мы очень горды той работой, которую мы проделали по созданию и тестированию нашего алгоритма, но понимаем, что, как и любой из нас, даже самый умный AI-алгоритм может ошибаться, поэтому добавляем по 30 секунд текста ДО и ПОСЛЕ определенного нами интересного эпизода. Если вы при использовании нашего сервиса ViViral несколько раз столкнетесь с тем, что наш алгоритм представил НЕ ВСЕ интересные эпизоды из исходного видео, будем вам крайне признательны, если укажите нам на них. Мы постоянно совершенствуем наш сервис и будем рады его доработать для вашего максимального удобства и комфорта
  2. Ниже под таблицей с постами вы сможете найти полную транскрипцию исходного YouTube-ролика. Это сделано для того, чтобы вы имели возможность самостоятельно использовать другие части или весь текст для самостоятельной генерации постов и другого контента. Стоит отметить, что исходный текст транскрипции не отформатирован (не разделен по спикерам/ предложеням/ абзацам). На основе нашего опыта разработки различных AI-сервисов на базе LLM - это не требуется, т.к. для задач генерации постов/ текстов на основе исходного текста, языковым моделям совершенно не требуется предоставлять "человекочетаемый" исходник. Однако, если вам потребуется для своих целей использовать отформатированный текст транскрипции исходного YouTube-ролика, то мы можем по запросу решить эту задачу
  3. Для информации: Наш AI-алгоритм определения наиболее интересных эпизодов видео основывается на различных принципах обработки изображений и анализа текстовой инофрмации, поэтому корреляции между длительностью видео и кол-вом выявленных эпизодов НЕТ. Однако, в среднем по всем YouTube-роликам (а это уже более 3.000.000 шт.), на каждые 10 мин. видео приходится не менее 1 выявленного интересного эпизода. Итого: 1 пост на каждый 10 мин. видео
Transcript
Peak Highlights
Top-комментарии для выбранного YouTube видео
Ниже приведены отдельно top-50 комментариев к выбранному видео:
  1. По кол-ву ответов на каждый комментарий. При нажатии первой кнопки под этой таблицей, вы увидите top-50 комментариев, которые вызвали наиболее оживленную дискуссию к выбранному видео. По запросу мы можем предоставить, как вообще все комментарии к видео, так и конкретно «ветку ответов» на один из этих top-50 резонансных комментариев
  2. По кол-ву лайков конкретного коммента. При нажатии второй кнопки под этой таблицей, вы увидите top-50 комментариев, которые набрали наибольшее кол-во лайков
Как можно использовать информацию по комментариям к видео?

Комментарии – это «открытый микрофон» целевой аудитории выбранного видео. Это означает, что если вы планируете писать посты или снимать видео на аналогичную тему, то, с высокой долей вероятности, ваша аудитория (читатели/ зрители) будет задавать такие же вопросы и давать похожие комментарии, что и к данному видео. Таким образом, вы уже заранее можете понять: про что и как писать/ снимать, чтобы заинтересовать вашу ЦА.